标题中的“源码_爬取图片_python_”表明这是一个关于使用Python进行图片爬取的项目。这个项目可能是为初学者设计的，因为描述中提到作者自己是“Python小白”，并且期望代码注释清晰，便于理解。
在Python中，爬取图片通常涉及到网络请求库如`requests`和HTML解析库如`BeautifulSoup`或`lxml`。我们需要使用`requests.get()`发送HTTP请求到目标网页，获取网页的HTML内容。然后，利用`BeautifulSoup`解析HTML，找到图片的URL。这些URL通常隐藏在`<img>`标签的`src`属性中。
以下是一个基本的Python图片爬取流程：
1. **导入必要的库**：
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os
```
2. **发送HTTP请求**：
```python
url = "http://example.com" # 替换为目标网站
response = requests.get(url)
response.raise_for_status() # 如果响应状态不是200，抛出异常
```
3. **解析HTML**：
```python
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
img_tags = soup.find_all('img') # 找到所有<img>标签
```
4. **提取图片URL**：
```python
img_urls = [img['src'] for img in img_tags if img.has_attr('src')]
```
5. **下载图片**：
这一步会循环遍历所有图片URL，将其保存到本地。
```python
for index, img_url in enumerate(img_urls):
filename = f'img_{index}.jpg' # 生成文件名
with open(filename, 'wb') as f:
img_data = requests.get(img_url).content
f.write(img_data)
```
6. **处理相对路径和CDN链接**：
图片URL可能为相对路径或CDN链接，需要适当处理。相对路径需要与网站基础URL结合，CDN链接可以直接请求。
7. **错误处理**：
为了确保爬虫的健壮性，我们还需要处理可能的网络错误和文件写入错误。
8. **批量爬取**：
如果需要爬取多个页面，可以使用循环结构，每次迭代改变URL并重复以上步骤。
9. **设置延迟**：
为了避免对服务器造成过大压力，可以在请求之间设置延时。
10. **使用代理**：
对于某些网站，可能需要使用代理IP以避免被封禁。
11. **存储和管理cookies**：
登录网站或者处理需要登录的图片资源时，可能需要用到`requests.Session()`来管理和发送cookies。
12. **爬虫框架**：
更复杂的项目可能需要使用Scrapy这样的爬虫框架，它提供了更高级的功能，如自动处理反爬策略、中间件、数据管道等。
通过上述步骤，我们可以实现一个简单的Python图片爬虫。这个过程不仅涵盖了网络请求、HTML解析，还涉及到了文件操作和异常处理等基础Python知识。对于初学者来说，这个项目是一个很好的实践平台，可以帮助他们更好地理解和应用Python在实际问题中的解决方法。
